Безусловно, строить прогнозы для российской экономики очень трудно. Во-первых, открытая экономика в огромной степени зависит от изменчивых внешних факторов, например от цен на нефть. Во-вторых, происходящие серьезные структурные изменения затрудняют экстраполяцию. Поэтому интересно проверить, насколько выше качество прогнозов для мировой экономики в целом (которая по определению замкнута) и для развитых стран (где роль структурных изменений гораздо ниже). Те же «Перспективы мирового развития» (World Economic Outlook) показывают, что величина ошибки существенно ниже (впрочем, необходимо помнить, что темпы роста мировой экономики в два-три раза ниже, чем российской). Для мировой экономики в целом ошибка прогноза на один год в среднем (за исключением кризисных лет 1997–1998 гг.) составляет 0,7 % в год, на два года вперед – 1,3 %.
Аналогичные ошибки получаются и для развитых стран. С другой стороны, прогнозы темпов роста мировой экономики и экономик развитых стран также страдают от постоянства и непостоянства: прогнозы ближе к итогам предыдущего года и очень серьезно пересматриваются по мере поступления новых данных.
Итак, несмотря на все успехи экономической теории, прогнозы остаются адаптивными. Экономисты по-прежнему не могут предсказать завтрашние тенденции, поэтому прогнозы основаны на экстраполяции сегодняшних и вчерашних. Нетрудно понять, почему это происходит. Рассмотрим три возможных способа прогнозирования: субъективные ожидания экспертов, простые эконометрические модели и сложные (структурные) модели. Простые модели экстраполируют на завтра тенденции, наблюдаемые во временных рядах сегодняшних и вчерашних данных, поэтому они по определению не могут предсказать эффект структурных изменений в экономике. Субъективные прогнозы отражают интуицию эксперта, которая, по существу, тоже основана на простой модели, пусть и неформализованной.
Гораздо более перспективны структурные модели, в которых описано поведение основных экономических агентов и сведены макроэкономические балансы. В принципе структурные модели позволяют предсказать и величину структурных изменений (возможность которых заложена в модель), и их влияние на экономический рост. Первые структурные модели возникли в 1950-е гг. и пользовались огромной популярностью вплоть до 1970-х, когда необходимость их пересмотра стала очевидной. Сегодняшнее отношение к первому поколению этих моделей лучше всего сформулировано в обзоре профессора Пенсильванского университета Фрэнсиса Диболда – одного из авторитетных макропрогнозистов: «Сообщения о кончине больших макроэкономических моделей НЕ являются преувеличенными»[73]. Современные структурные модели отличаются от аналогов 1950-х гг. эконометрическим подходом к оценке параметров (вместо так называемой калибровки параметров). Кроме того, сегодняшние модели в большей степени опираются на недавние достижения макроэкономической теории, основанной на анализе микроэкономического поведения компаний и потребителей.
Однако стоит отметить: эти преимущества новых моделей существенно затрудняют их использование для прогнозирования российской экономики. Во-первых, макроэкономические модели, построенные для развитых стран, нужно существенно адаптировать для описания микроэкономических взаимодействий в российской экономике (в том числе учитывая неразвитость ключевых рынков или их монополизацию). Во- вторых, у нас по-прежнему не хватает длинных временных рядов макроэкономических данных, позволяющих получить надежные оценки для большого количества параметров.
И все же, если понимать, как экономические прогнозы устроены и чего от них можно ожидать, они могут оказаться очень полезными. Простые модели позволяют получить точку отсчета: что бы произошло, если внешние условия, структура экономики и экономическая политика оставались бы неизменными. Сложные модели в общих чертах помогают проводить сценарные расчеты и предсказывать реакцию экономики на изменения внешней среды. Даже ошибаясь в прогнозе, экономисты обычно угадывают, повысятся или нет темпы роста.
Главное – помнить об ограниченной точности прогнозов. Как и метеорологи, экономисты не несут прямой материальной ответственности за свои ошибки.
В защиту экономистов
Если бы экономистам удалось создать о себе впечатление скромных и компетентных людей – например, таких как дантисты, это было бы просто замечательно[74] .
Над экономистами-практиками подсмеиваются не только обыватели, но и их коллеги-ученые. Экономика – самая точная и формальная из общественных наук. Поэтому представители других общественных направлений презирают экономистов за то, что они обедняют в своих моделях сложную систему человеческих взаимоотношений и упрощают концепцию личности человека. Впрочем, если судить по меркам точных наук, экономика по-прежнему только преодолевает первые ступени развития, и физики, предсказывающие природные явления с точностью до десятого знака после запятой, не могут без улыбки смотреть на уровень точности экономических прогнозов. Однако именно это и делает экономику одной из самых интересных областей знаний. Она уже сформировалась как наука со своим аппаратом и методологией проверки гипотез, но все еще не может ответить на самые важные из стоящих перед ней вопросов (как, например, физика 300 лет назад). Это привлекает в экономику самых способных и мотивированных ученых.
Не только в этой главе, но и во всей книге я пытался убедить читателя, что современной экономической науке известно об окружающем нас мире не так уж мало – особенно если учесть его огромную и постоянно растущую сложность. Эти знания не только удовлетворяют любопытство кабинетных ученых, но и активно применяются в экономической политике по всему миру.
Впрочем, еще важнее четко понимать, что экономической науке до сих пор не известно. Профессиональная этика ученого требует не выдавать гипотезы и спекуляции за научные результаты. Поэтому в этой книге я пытался выделить и те области знания, в которых у экономистов пока нет однозначного ответа на волнующие всех нас вопросы. К сожалению, таких сфер все еще очень много – но именно это обстоятельство и делает работу ученого-экономиста такой интересной.
Вместо заключения
После обсуждения десятков экономических проблем становится ясно только одно: простых ответов в экономике нет. У каждого решения есть свои достоинства и недостатки, поэтому в каждом случае необходимо взвешивать все «за» и «против».
Именно таким должно быть заключение к этой книге в представлении последователей главного экономического мифа – «о нерешительности экономистов и неоднозначности экономической науки». Это мнение хорошо отражают несколько известных шуток.
Только в экономике можно получить Нобелевскую премию за противоположные точки зрения.
Президент Трумэн попросил найти ему однорукого экономического советника, а не экономиста, который бы все время говорил: «С одной стороны (on one hand)… с другой стороны (on the other hand)…».
Если в комнату поместить двух экономистов, то получится два мнения; если же один из этих экономистов – Лорд Кейнс, то получится три мнения.
На самом деле в этих шутках только доля правды. Экономисты придерживаются единой точки зрения по поводу важности стимулов, прав собственности, конкуренции, ответственной бюджетной и денежной политики. Они верят и в универсальность экономических законов, то есть проповедуют так называемый экономический империализм – применимость основных принципов экономики и в других областях знаний. Экономическая логика работает и в Америке, и в Европе; как в политике и социологии, так и при анализе естественных монополий и научных учреждений.
В этой книге как раз и приведены примеры ситуаций, в которых, вопреки распространенным стереотипам, экономическая логика приводит к однозначным решениям. Я надеюсь, что мне удалось убедить читателя в том, что экономика – не только полезная и правильная, но и интересная наука.
Об авторе
Сергей Гуриев – доктор экономических наук, ректор Российской экономической школы и президент Центра экономических и финансовых исследований и разработок (ЦЭФИР), профессор экономики Morgan Stenley. Его профессиональный опыт включает в себя работу не только в России, но и за рубежом – он преподавал на факультете экономики Принстонского университета в США. Профессор Гуриев регулярно
